基于网络爬虫和智能推荐的大学生精准就业服务系统

为适应新时代国家关于大学生就业服务的要求,在LeanCloud云服务平台下,基于Scrapy网络爬虫技术和智能推荐算法,研究并设计了一个大学生精准就业服务系统。该系统可根据毕业生的求职意向,实现职位的智能推荐。实验证明,该系统能有效满足毕业生个性化就业需求,提高企业的招聘效率,提升学校精准就业服务的水平。     

基于网络爬虫和微信的高校信息服务平台研究

针对传统高校网站信息分散不便于智能终端访问的问题，提出将网络爬虫技术和微信公众号开发技术相结合开发高校信息服务平台，利用网络爬虫技术对分散的网站信息进行自动采集清洗归整，并使用微信公众平台向高校师生即时推送。实验表明，该平台与传统的信息获取方式相比，运行效率更高，用户的服务体验更好。     

基于Scrapy的深层网络爬虫研究

随着大数据时代的到来,网络爬虫已经成为很普遍的技术,无论是做项目、科研、创业或者写论文,获得大量数据并且对数据进行分析都是必不可少的。但是目前存在深层网(Deep Web)的数据量是表层网(Surface Web)数据量的数百倍,乃至上千倍。传统的爬虫对表层网数据进行获取已经无法满足我们的需求,同时因为深层网数据通常没有各种复杂的标签结构等,使得其本身更加清晰,干净,故而我们深入研究深层网络爬虫是非常有必要的。本文将会通过Python的Scrapy爬虫框架,对深层网络爬虫进行研究,通过分析深层网络特点制定合适的Scrapy爬虫策略,最后通过实际操作,对指定的爬虫策略进行验证。     

基于Scrapy爬虫技术和图神经网络的生态旅游推荐技术

对基于Scrapy爬虫技术和图神经网络的生态旅游推荐技术进行研究,设计了一种融合图神经网络与注意力机制的生态旅游推荐系统,并采用Scrapy爬虫技术建立数据集对系统进行测试与验证。首先,对系统整体框架进行设计,其次对基本算法进行选择,并对用户偏好模型、生态旅游项目交互关系、属性关系模型以及评分预测模型进行搭建,最终获取综合推荐结果。最后对系统进行实验测试。实验结果表明：本研究的推荐系统的MAE与RMSE值最低,与基于Graphrec算法的推荐系统相比,MAE值提高了3.274%,RMSE值提高了3.124%,证明本研究的推荐系统适用于生态旅游项目推荐,且推荐效果良好。     

基于Scrapy框架的网络爬虫抓取实现

随着互联网的发展,网络数据覆盖了各个领域,但随着网络数据量的增加和数据格式的多样化,用户从海量数据中获取有价值的数据变得越来越困难。目前国内外对数据采集技术进行了研究,发现通过网络爬虫技术可以自动获取网络资源。本文以南京市二手房信息为例,设计了一个基于Scrapy框架的爬虫程序,对中西部部分地区的二手房信息进行抓取和存储,最后运用Excel数据分析,对南京市二手房资源按区域、住房类型进行分析。结果表明,该程序能够自动采集安居客户的住房信息,提高了用户获取信息的速度和质量,为用户数据分析提供了数据源。     

基于Python的三种网络爬虫技术研究

针对网络爬虫技术选型较多,影响抓取效率和准确性的问题,对基于Python语言的Requests、Scrapy和Selenium三种主流爬虫技术进行分析。首先,安装配置开发环境,完成单线程和多线程爬虫软件开发;其次,爬取“站长之家”网站10页、100页、500页和1,000页简历数据,计算爬取时间;最后,通过爬取“中国裁判文书网”中的数据验证突破反爬虫机制的能力。实验结果表明,Requests爬虫使用一行代码就能实现数据爬取,开发定制灵活;Scrapy爬虫技术平均每页的抓取时间为0.02 s,并发性能突出;Selenium爬虫技术破解网站反爬虫机制能力强。因此,开发网络爬虫技术要综合考虑业务需求和技术特点,只有这样,才能达到最佳的数据抓取效果。     

基于Scrapy的网络爬虫设计与实现

互联网中包含大量有价值的数据,网络爬虫通过既定规则可以自动地抓取互联网的网页数据并下载至本地存储.研究了网络爬虫的工作原理和Scrapy框架模块,提出了基于Scrapy框架构建工程化网络爬虫爬取定向网页数据的4步流程法,基于此方法步骤构建网络爬虫实现2018年高校自主招生简章数据的爬取和存储.实验结果证明,基于Scrapy框架可有效快捷地构建工程化网络爬虫.     

引入Scrapy框架的Python网络爬虫应用研究

为了解决传统网络爬虫对大型Web网站信息提取效率不高的问题,本文提出了一种引入Scrapy框架的Python网络爬虫提取方法.通过对主流网站进行信息提取,本文的方法显示出了较好的应用效果,实现了对大型经典网站的信息提取.     

基于Scrapy框架的网络爬虫分析与抓取实现

基于Scrapy框架设计网络爬虫程序,爬取某市二手房数据,并将分析结果通过统计图呈现出来。通过分析网站数据结构及Scrapy框架网络爬虫设计思路,详细展示了基于Scrapy框架进行数据爬取、数据分析的实现方法,并对网络爬虫存在的安全问题、法律问题进行了说明。     

大数据背景下网络爬虫框架的应用研究

在当前大数据背景下,企业面临数字化的转型升级,数据成为无形的资产.在对网络爬虫的产生背景和相关原理、流程进行研究的基础上,应用Python的网络爬虫框架Scrapy对网站信息进行爬取,提高了信息获取的效率和效果.实践表明,Scrapy框架简单易用,具有非常高的可行性、有效性,使用户有良好的体验,为相关人员开展数据爬取工作提供了借鉴.     

网络爬虫与爬虫对抗技术研究

随着互联网技术的发展,数据资源逐渐成为人们关注的焦点,通过网络爬虫获取数据的技术受到广泛的研究。同时,由于人们获取数据的需求日益增长,爬虫的使用者往往会使用反爬虫的对抗技术来获取自己所需的数据。围绕爬虫技术与爬虫的对抗技术进行研究,结合实践,讨论如何采取相应的措施对抗爬虫,实现对网站数据资源的保护。     

大数据驱动的个性化服务智能推荐系统研究

大数据时代背景下,数据信息资源海量化,个性化智能推荐系统是有效解决由于海量数据信息超载的一种高级商务智能平台,它能根据用户的需求实施数据信息的个性化推荐。通过对大数据技术和人工智能概念进行梳理,给出了大数据驱动的个性化服务智能推荐关键技术,提出了系统架构,进一步提炼了大数据和人工智能的价值,使大数据技术和人工智能的价值有了新的体现。希望该研究能为大数据驱动下的智能推荐系统的研究者提供参考和借鉴。     

基于智能推荐的网络购物系统的设计研究

目前越来越多的消费者通过网络购物系统购买商品,但是网络购物系统提供了大量的商品信息,这使得顾客无法快速地找到自己所需的商品。本文介绍了基于智能推荐的网络购物系统的设计方案,包括系统架构设计、系统功能的设计、智能推荐功能的设计、数据库的设计、系统界面的设计。基于智能推荐的购物系统能更好地了解用户的需求,以便能及时有效地为用户提供贴心的推荐服务。     

基于区块链和用户标签的大学生就业推荐系统设计

设计了基于区块链和用户标签的大学生就业推荐系统。该系统通过将毕业生就业过程和行为上链进行存储,解决了就业数据的真实性问题,通过设计智能合约实现数据操作的安全授权和高效共享。同时,设计基于用户标签的推荐方法,实现就业岗位的精准推荐。系统测试结果表明,设计的系统具有正确性和实用性。     

基于Python的新闻聚合系统网络爬虫研究

本文分析了基于Python的新闻聚合系统网络爬虫,指的是根据Python的网络爬虫构建新闻聚合系统,利用爬虫获取新闻聚合系统的新闻数据,不同网站的页面布局是不同的,因此需要创建开源爬虫,可以在不同页面布局中获取数据。在网络爬虫开发过程中需要利用Python语言,而网络爬虫Web提取工具为BeautifulSoup,Web应用程序框架为Laravel,选用的后端语言为PHP。网络爬虫可以根据用户配置文件提取不同页面布局的数据,并且可以向数据库系统中导入提取的数据。     

基于Linux的网络爬虫系统

针对目前影响爬虫程序效率的诸多关键因素,在研究爬虫程序内部运行机理的基础上,进行架构优化,改进爬虫程序中的相关算法。在Linux网络环境下,通过对实现的爬虫程序运行进行检测,反馈出该解决方案和改进之处具有可行性,提高了页面抓取的效率和爬虫程序的整体性能。     

主题网络爬虫研究综述

网络信息资源呈指数级增长,面对用户越来越个性化的需求,主题网络爬虫应运而生。主题网络爬虫是一种下载特定主题网页的程序。利用在采集页面过程获得的特定信息,主题网络爬虫抓取的页面都是与主题相关的。基于主题网络爬虫的搜索引擎以及基于主题网络爬虫构建领域语料库等应用已经得到广泛运用。首先介绍了主题爬虫的定义、工作原理;然后介绍了近年来国内外关于主题爬虫的研究状况,并比较了各种爬行策略及相关算法的优缺点;最后提出了主题网络爬虫未来的研究方向。关键词：     

基于Heritrix的商品信息搜索的网络爬虫系统的设计

探讨以开源软件Heritrix体系构建的获取商品信息爬虫系统,针对Heritrix开源爬虫项目存在的问题和商品采集的特点,项目设计了定向抓取包含某一特定内容的网页的类,从而改进Heritrix,并引入ELFHash算法进行URL散列中,以提高抓取效率,为面向商品的搜索系统以及数据挖掘提供可靠的数据源。     

基于人工智能推荐算法的智能家庭社会服务机制

随着社交网络时代的来临,社交网络的类型逐渐覆盖到不同的用户群体,对不同用户群体进行社交网络需求的潜力挖掘是目前的研究热点.本文研究基于人工智能推荐算法构建家庭社交网络的多级圈层结构,并以此提出家庭和亲属的智能推荐算法,以智能算法和家庭这一特殊群体的社交模式设计由个人信息模块、基本功能模块、家庭信息模块、应用服务模块和开...